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本文援引于报告《2021年中国数字图像处理行业概览》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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英伟达首次实现SDF实时渲染，速度提升3个数量级

“实时渲染”主要应用于游戏领域，它能够将图形数据实时转化为极具真实感的3D画面，是决定游戏体验的关键因素之一。

对实时渲染而言，最大的挑战是渲染速度。渲染单屏游戏场景的图像在1/24秒以内，才会给使用者带来流畅感。

2021年1月，英伟达最新发表的一项研究成果将实时渲染速度提升了2-3个数量级。而在渲染质量上，它也能更好地处理复杂样式、比例的图形数据，甚至实时同步环境光照可能形成的阴影。Facebook与MIT研究团队在2019年推出的DeepSDF，是截至2021年1月相关研究的最佳3D重建模型。与DeepSDF相比，无论在渲染速度及质量方面，英伟达的最新研究均更胜一筹。研究人员表示，通过引入一种高效的神经网络表示方法，首次实现基于SDF的3D高保真实时渲染，同时达到最先进的几何重建质量。更重要的是，与其他研究相比，它在渲染速度上提升了2-3个数量级。

SDF，即符号距离函数Signed Distance Function，是计算机图形学中一种有效的表示方法。在现有研究中，通常是采用一个较大、具有固定尺寸的多层感知器（MLP）对SDF进行编码，以近似代表具有隐式曲面的复杂图形。然而，使用大型网络进行实时渲染导致了昂贵的计算成本，因此研究团队提出了改用稀疏体素八叉树（SVO）来对几何形状进行编码的方法，它可以自适应地缩放不同的离散细节层次LOD（Level of Detail），并重建高度细节的几何结构。

数字图像处理技术适用范围愈发广泛

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当电子计算机已经发展到一定水平时，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。早期图像处理的目的是改善图像的质量，以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是低质量图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

图像是采集、表现与传送数据完整方便的主要途径，随着计算机及人工智能技术的日益精进，数字图像处理技术的适用范围愈发广泛。快捷、实时地采集源自全球各处的图像且确保图像的质量和清晰程度成为新的需求，推动数字图像处理技术不断进步。光学方法亦可对图像进行加工处理，但其加工图像过程相对数字处理更加复杂，且存在诸多限制性，较数字图像处理灵活性不足。

数字图像处理已进入结合人工智能与机器学习技术的新阶段

数字图像处理最早应用于报纸行业。20世纪20年代，由于报纸行业信息传输的需要，海底电缆连通英国伦敦与美国纽约，首次实现数字照片的传送。若不采用数字图像处理，图像传达时间需7天，而借助数字图像处理技术仅需3小时。随着计算机技术的发展，计算机技术与数字图像处理之间结合愈发紧密，从而进一步促进数字图像处理技术的萌芽。

20世纪60年代，能实现图像处理任务的计算机正式诞生，其标志着数字图像处理技术开始进入快速成长阶段，计算机可逐步实现愈发高级的图像处理。数字图像处理技术从仅应用于空间开发，到随后进入医学图像、天文学等领域。其中最重要的属计算机断层（CT）的出现，CT是整个医学诊断领域最重要的应用，根据人体某部位界面的投影将数据传输至计算机获得截面重建。

20世纪80年代，借助计算机、人工智能等技术的快速发展，数字图像处理技术已步入更高层次的发展，研究人员着手利用计算机进行图像解释。研究人员将数字图像处理应用于地理信息系统，从此数字图像处理技术的应用领域不断扩大，可广泛应用于工业检测及遥感，实现处理卫星传回图像的过程，数字图像处理进入成熟阶段。

20世纪90年代，小波理论和变换方法的诞生使得数字图像处理技术的发展进入新阶段，可实现数字图像的分解与重构，数字图像处理进入结合人工智能与机器学习技术的新阶段。用GPU来优化深度神经网络的工程方法及深度学习的概念被正式提出，大型深度卷积神经网络使得图像识别的错误率从25%降至16%，亚马逊网络服务为云客户提供基于机器学习的图像识别功能，使其能在数百万张面孔的集合上进行实时人脸搜索。

受需求增加驱动，数字图像处理行业市场规模持续增长

数字图像处理市场增长迅速，数据显示，2016年数字图像处理应用端市场规模仅1.4亿元，2020年数字图像处理应用端市场规模已达217.3亿元，年复合增长率为252.4%。

随应用端需求爆发，数字图像处理行业持续保持较高的增长趋势，数字图像处理技术已在各行业投入使用，广泛应用于手机、汽车、金融服务、互联网打车和线上租赁公寓等，是人工智能技术中落地最广的技术之一。

深度见解：行业技术进步及应用激增持续驱动创新

传统的数字图像处理依次通过图像获取、图像增强、图像复原、彩色图像处理、小波变换、压缩、形态学处理、图像分割、表示与描述、对象识别10个步骤，将原始图像变为适合计算机处理的图像，从而识别出目标对象并赋予标志。

数字图像处理最早应用于报纸行业，随计算机技术的发展，计算机技术与数字图像处理之间结合愈发紧密，可逐步实现愈发高级的图像处理。借助人工智能等技术的快速发展，数字图像处理已用于图像解释，其应用领域不断扩大。

数字图像处理行业技术不断进步，新模式与新形态不断涌现，传统数字图像的应用场景已经不满足生产生活的实际需求，截至2021年，安防影像分析、金融身份认证及互联网娱乐已成为数字图像处理行业最重要的技术发展方向，而包括智慧安防、电商消费、智慧金融、手机娱乐、交通运输、智能家居、智能制造、医疗卫生和物流快运等在内的应用端数量激增，推动数字图像处理行业上游硬件及算法进步，驱动数字图像处理行业中游技术方向持续创新，未来行业规模将继续增长。

重点关注企业

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